近日，CodeGeeX模型迭代v1.5版本上线，用户反馈模型效果和使用效率较之前有大幅提升。

恰逢CodeGeeX团队在arxiv上发布了论文，详细介绍了CodeGeeX AI编程辅助工具背后的代码生成大模型的架构、训练过程及推理加速等工作。

今天我们对这篇论文的核心信息进行解读，让更多的开发者了解CodeGeeX背后大模型的演进历程，以便更好的使用CodeGeeX作为开发者新一代的生产力工具。

基于Transformer的技术展现代码生成潜力

机器是否能够根据人类意图的描述，例如“编写一个阶乘函数”，自动生成解决该需求的可执行程序？这就是自动程序编写的问题，自20世纪60年代计算机科学的早期就开始了各种探索。

从「LISP-based pioneering deductive synthesis approaches」到「Modern Program Synthesis Systems」，再到通过深度神经网络进行探索，为了使机器能够自动编写正确的程序，研究者们一直在寻找正确的方向。

直到2020年，基于Transformer的技术开始展现出自动生成代码的潜力，这些生成的代码既有语法正确性又具有上下文的一致性。紧接着，大规模语言模型，遇到了大规模开源代码数据，代码生成的进展再次得到了显著的推动。

在这当中，非常值得我们注意的是：OpenAI的Codex模型，具有120亿（12B）参数。在2021年，首次展示出了在数十亿行公共代码上进行预训练后，大型代码生成模型的潜力。通过使用生成式预训练（GPT）策略，Codex以很高的概率解决Python入门级编程问题。此后，大型预训练的代码模型，得到了广泛发展。

CodeGeeX模型的3个重要特点

本文的主人公：CodeGeeX模型，是一个具有130亿参数的多编程语言代码生成预训练模型，完全使用国产平台和框架实现，在20多种编程语言的代码语料库历时两个月训练而成。

CodeGeeX对代码自动生成的研究，在大语言模型正确的方向下，又与Codex有所不同，具备自己的特点：

首先，CodeGeeX本身以及如何预训练这种规模的代码模型都是开源的，这有助于理解和推进预训练代码生成模型的发展。CodeGeeX还支持在Ascend和NVIDIA GPU上进行跨平台推理。

其次，除了像Codex和其他工具一样支持代码生成和代码补全之外，CodeGeeX还支持代码解释和多语言之间的代码翻译任务。

第三，它在类似规模的知名多语言代码生成模型中，具有一致的性能优势，这些知名模型包括 CodeGen-16B, GPT-NeoX-20B, InCode-6.7B, and GPT-J-6B 等。

CodeGeeX还在多个IDE中构建了免费的CodeGeeX插件，包括Visual Studio Code、JetBrains IDEs和Tencent Cloud Studio（Web IDE）。

它支持几种不同的模式——代码自动补全、函数级别生成、代码翻译、代码解释和可自定义提示，以帮助用户实时完成编程任务。

发布以来，每天都有数万名活跃用户，每个用户平均每个工作日发起250多个API调用。截至本文撰写时，CodeGeeX模型每周生成47亿个token。我们的用户调研表明，83.4%的用户认为CodeGeeX提高了他们的编程效率。

CodeGeeX获得HumanEval-X的充分验证

除了CodeGeeX模型外，团队还构建了多编程语言代码生成评价基准HumanEval-X。HumanEval-X是第一个支持功能正确性评测的多语言、多任务的基准，包含820个人工编写的高质量代码生成题目、测试用例与参考答案，覆盖5种编程语言（Python、C++、Java、JavaScript、Go），支持代码生成与代码翻译能力的评测。CodeGeeX模型的能力在HumanEval-X得到充分验证。

论文全文见：https://arxiv.org/abs/2303.17568

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